R9 390

• Flux.1 [dev] (Q5)（必要 10GB）
• Flux.1 [dev] (Q8)（必要 12GB）
• Flux.1 [dev] FP16（必要 16GB）
• ControlNet + SDXL（必要 10GB）
• Stable Cascade（必要 12GB）
• Kolors（必要 12GB）
• Stable Diffusion 3.5 Medium（必要 10GB）
• FLUX.1 Krea [dev] (FP8)（必要 12GB）
• FLUX.2 [klein] 4B（必要 12GB）
• Qwen-Image (GGUF Q4)（必要 12GB）
• HiDream-I1 (GGUF Q4)（必要 12GB）
• Stable Diffusion 3.5 Large（必要 16GB）
• Stable Diffusion 3.5 Large Turbo（必要 16GB）
• FLUX.1 Kontext [dev] (FP8)（必要 16GB）
• Qwen-Image-2.1 (FP8)（必要 16GB）
• Z-Image-Turbo（必要 16GB）
• HiDream-I1 (FP8)（必要 16GB）
• FLUX.2 [klein] 9B (FP8)（必要 20GB）
• Qwen-Image (FP8)（必要 20GB）
• FLUX.2 [dev] (GGUF Q4)（必要 24GB）
• FLUX.2 [dev] (GGUF Q5)（必要 24GB）
• FLUX.2 [dev] (GGUF Q8)（必要 36GB）
• FLUX.1 [dev] (GGUF Q8)（必要 13GB）
• Qwen-Image (GGUF Q8)（必要 22GB）
• Qwen-Image-2.1-Turbo (FP8)（必要 16GB）
• LoRA学習 (SDXL)（必要 12GB）
• DreamBooth (SDXL)（必要 16GB）
• Flux LoRA学習（必要 16GB）
• Llama LoRA (7B)（必要 12GB）
• Llama QLoRA (70B)（必要 41GB）
• gpt-oss-20b QLoRA学習 (Unsloth)（必要 14GB）
• Stable Video Diffusion（必要 12GB）
• AnimateDiff (SDXL)（必要 12GB）
• CogVideoX-2B（必要 12GB）
• CogVideoX-5B（必要 18GB）
• HunyuanVideo (Q4)（必要 16GB）
• HunyuanVideo フル（必要 60GB）
• Mochi-1 (Genmo)（必要 24GB）
• LTX-Video（必要 12GB）
• Wan 2.1 14B（必要 24GB）
• HunyuanVideo 1.5（必要 16GB）
• LTX-2.5 (FP8)（必要 16GB）
• Wan 2.2 A14B (FP8)（必要 24GB）
• Llama 3.1 8B (Q8)（必要 10GB）
• Llama 3.1 8B (BF16)（必要 16GB）
• Phi-4 14B (Q4)（必要 9GB）
• Qwen 2.5 14B (Q4)（必要 9GB）
• Qwen 2.5 32B (Q4)（必要 19GB）
• Llama 3.3 70B (Q2)（必要 28GB）
• Llama 3.3 70B (Q4)（必要 40GB）
• Llama 3.3 70B (Q8)（必要 70GB）
• Mixtral 8x7B (Q4)（必要 24GB）
• Mixtral 8x22B (Q4)（必要 80GB）
• DeepSeek-R1 Distill 32B (Q4)（必要 19GB）
• DeepSeek-V3 (Q4)（必要 400GB）
• Command-R 35B (Q4)（必要 20GB）
• Command-R+ 104B (Q4)（必要 60GB）
• Qwen 2.5 72B (Q4)（必要 40GB）
• Swallow 70B (Q4)（必要 40GB）
• Qwen3 30B-A3B (Q4)（必要 20GB）
• Qwen3 32B (Q4)（必要 19GB）
• Qwen3.5 27B (Q4)（必要 18GB）
• Qwen3.5 35B-A3B (Q4)（必要 22GB）
• Qwen3.6 27B (Q4)（必要 18GB）
• Qwen3.6 35B-A3B (Q4)（必要 22GB）
• Gemma 3 27B (Q4)（必要 18GB）
• Ministral 3 14B (Q4)（必要 10GB）
• Ministral 3 8B (FP8)（必要 12GB）
• gpt-oss-20b (MXFP4)（必要 16GB）
• GPT-OSS Swallow 20B (MXFP4)（必要 16GB）
• Mistral Small 3.2 24B (Q4)（必要 16GB）
• Devstral Small 2 24B (Q4)（必要 16GB）
• Gemma 4 26B A4B (Q4)（必要 18GB）
• Qwen3.8 27B (Q4)（必要 18GB）
• Qwen3 Swallow 8B (BF16)（必要 18GB）
• Gemma 4 31B (Q4)（必要 20GB）
• GLM-4.7-Flash (Q4)（必要 20GB）
• Muse Glimmer 30B (Q4)（必要 24GB）
• Nemotron 3 Nano 30B-A3B (Q4)（必要 24GB）
• Qwen3.5 122B-A10B (Q4)（必要 72GB）
• Llama 4 Scout (Q4)（必要 72GB）
• gpt-oss-120b (MXFP4)（必要 80GB）
• Mistral Small 4 119B (Q4)（必要 80GB）
• llm-jp-4.1 33B thinking (Q4)（必要 22GB）
• llm-jp-4.1 32B-A3B thinking (Q4)（必要 24GB）
• ELYZA-Thinking-1.0 33B (Q4)（必要 22GB）
• ELYZA-Thinking-1.0 32B-A3B (Q4)（必要 23GB）
• Qwen3.8-Flash-Next (Q4)（必要 113GB）
• Ling-3.0-flash-VL (Q4)（必要 81GB）
• Qwen3.8 27B (Q3)（必要 15GB）
• Qwen3.8 27B (Q6)（必要 24GB）
• Qwen3.8 27B (Q8)（必要 31GB）
• Qwen3.6 35B-A3B (Q3)（必要 19GB）
• Qwen3.6 35B-A3B (Q8)（必要 39GB）
• Qwen3.6 27B (Q3)（必要 16GB）
• Qwen3.6 27B (Q8)（必要 31GB）
• Qwen3.5 9B (Q8)（必要 12GB）
• Qwen3.5 9B (BF16)（必要 20GB）
• Gemma 4 31B (Q3)（必要 17GB）
• Gemma 4 31B (Q8)（必要 35GB）
• Gemma 4 26B A4B (Q3)（必要 15GB）
• Gemma 4 26B A4B (Q8)（必要 29GB）
• Gemma 4 12B (Q8)（必要 15GB）
• Gemma 4 12B (BF16)（必要 26GB）
• Gemma 4 E4B (Q8)（必要 10GB）
• Gemma 4 E4B (BF16)（必要 17GB）
• Mistral Small 3.2 24B (Q3)（必要 13GB）
• Mistral Small 3.2 24B (Q8)（必要 27GB）
• GLM-4.7-Flash (Q3)（必要 17GB）
• GLM-4.7-Flash (Q8)（必要 34GB）
• Qwen3 8B (Q8)（必要 11GB）
• Qwen3 8B (BF16)（必要 18GB）
• Llama 3.3 70B (Q3)（必要 36GB）
• Llama 3.3 70B (Q5)（必要 52GB）
• Whisper Large v3（必要 10GB）
• MusicGen Large（必要 10GB）
• ACE-Step 1.5 XL（必要 12GB）
• Voxtral Mini 4B Realtime（必要 16GB）
• Voxtral 4B TTS（必要 16GB）
• YuE2-3B（必要 12GB）
• MiniMax-Music3（必要 22GB）
• MiniMax-Music3 (int8)（必要 14GB）
• VibeVoice-ASR-Streaming 7B（必要 19GB）
• VibeVoice-ASR-Streaming 7B (Q8)（必要 12GB）

当サイトの試算では、Intelなら「Core i3-7350K」（推定ボトルネック率 約0%）、AMDなら「Ryzen 3 1200」（同 約0%）が最もバランスの良い組み合わせです。CPUとGPUの性能比が 0.9:1 に近い構成ほど性能を引き出せます。相性の良いCPU TOP10はこのページの表で確認できます。

目安として、AMD A8-7670K、Core i3-4160、AMD Phenom II X4 980、Core i7-920 などのCPUだとボトルネック率が25%を超え、Radeon R9 390 の性能をかなり無駄にします。逆に Core i7-5775C、AMD FX-8370、Ryzen 3 2300X などはゲーム用途ではオーバースペック気味になります。

Radeon R9 390 のVRAMは8GBです。Stable Diffusion や LLM など約53種類のモデルが余裕で動作します（例：SD 1.5 (Q4量子化)・Stable Diffusion 1.5・SDXL Turbo）。

Radeon R9 390 の消費電力（TDP）は275Wです。電源ユニットはTDPにCPUや他パーツの消費電力を足し、さらに余裕を持たせた容量を選ぶのが目安です。CPUとの組み合わせによる実際のバランスは上のボトルネック診断で確認できます。

性能スコアは7,000点です。ゲーム用途ではCPUとのバランス（ボトルネック率）、生成AI用途ではVRAM（8GB）が重要になります。上のCPU TOP10とAIモデル一覧で、自分の使い方に合うかを確認できます。